数据科学与大数据技术

新工科创新实验班

一、实验班简介

“数据科学与大数据技术”新工科创新实验班面向新工科产业和学科发展需求,在夯实工程教育基础上,注重加强研究性、创新性教育,培养方案和课程设置突出体现基础坚实、知识宽广、能力卓越的研究型创新型人才培养特点,系统性提升学生的问题分析与求解能力、数据分析与计算能力、创新思维和创新能力。

实验班成立之初,在全校接受有志于从事数据科学与大数据技术领域学习的转专业学生,在数据科学与大数据技术本科专业获批之后,实验班将按照本科专业,在高考学生中直接招生,并在大学一年级下学期接受全校转专业学生。学生毕业时,授予工学学士学位,根据专业获批情况,毕业专业为“数据科学与大数据技术”或“计算机科学与技术”。

毕业生主要就业去向为高新技术企业、大型企事业单位、深造攻读硕士博士学位,薪资水平位居行业前列,实现高质量就业。

实验班标准学制四年,毕业生授予工学学士学位。   

二、培养目标

培养数据科学与大数据技术专业人才,学生具有坚实的数理基础和宽广扎实的计算机科学知识,具有独立的研究能力,熟练的沟通能力,具有逻辑推理、计算分析、算法优化、随机运用等方面的能力,具备理论思维、计算思维、数据思维、并行思维、实验思维等科学素养,实现科学与工程的紧密联系,具有高度的社会责任感和良好的职业道德,具有过硬的社会竞争力和国际化视野,具有不断学习的能力和开拓创新精神,具有良好的团队合作和组织管理能力,能够在业界工作中发挥领袖作用。

三、毕业要求

知识要求:

数学、自然科学知识、经济管理知识;

信息学科工程基础知识、计算机专业前沿知识。

能力要求:

解决复杂工程问题的能力:综合运用数学、自然科学、工程基础和专业知识解决数据科学与大数据技术领域复杂工程问题的能力。

问题分析能力:应用数学、自然科学和工程科学的基本原理,识别、表达、并通过文献研究分析复杂工程问题,以获得有效结论。

设计/开发解决方案能力:能够设计针对复杂工程问题的解决方案,设计满足特定需求的系统、单元(部件)或工艺流程,并能够在设计环节中体现创新意识,考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素。

研究能力:能够基于科学原理并采用科学方法对复杂工程问题进行研究,包括设计实验、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。

使用现代工具能力:能够针对复杂工程问题,开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具,包括对复杂工程问题的预测与模拟,并能够理解其局限性。

沟通能力:能够就复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流,包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令。并具备一定的国际视野,能够在跨文化背景下进行沟通和交流。

项目管理能力:理解并掌握工程管理原理与经济决策方法,并能在多学科环境中应用。

素质要求:

工程与社会:能够基于工程相关背景知识进行合理分析,评价专业工程实践和复杂工程问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响,并理解应承担的责任。

环境和可持续发展:能够理解和评价针对复杂工程问题的专业工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

职业规范:具有人文社会科学素养、社会责任感,能够在工程实践中理解并遵守工程职业道德和规范,履行责任。 

个人和团队:能够在多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。

终身学习:具有自主学习和终身学习的意识,有不断学习和适应发展的能力。

三、核心课程设置

计算导论与程序设计、数据科学概论、数据结构与算法、概率论与数理统计、数据库系统、大数据管理与分析、数据可视化、信息检索与数据挖掘、机器学习与模式识别、大数据安全、并行算法设计与优化、云计算与分布式系统、大数据分析实践。

四、主要实践性教学环节

计算导论与程序设计、数据科学概论、数据结构与算法、计算机系统原理、数据库系统、大数据管理与分析、计算机图形学与人机交互、数据可视化、信息检索与数据挖掘、机器学习与模式识别、大数据安全、并行算法设计与优化、云计算与分布式系统等专业课程实验;

程序设计思维与实践、大数据分析实践、新兴网络技术与实践、创新创业教育实践、创新实践等综合性设计;

认知实习、生产实习、毕业论文(设计)等实践环节。

五、毕业学分    

160学分